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利用Python进行异常值分析实例代码
站长资源 2024/11/26 佚名
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前言

异常值是指样本中的个别值，也称为离群点，其数值明显偏离其余的观测值。常用检测方法3σ原则和箱型图。其中，3σ原则只适用服从正态分布的数据。在3σ原则下，异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值。P(|x"text-align: center">利用Python进行异常值分析实例代码

如下数据：

日期 2015/2/10 2015/2/11 2015/2/12 2015/2/13 2015/2/14

销量额 2742.8 3014.3 865 3036.8

我们对其进行异常值分析

import pandas as pd

catering_sale = 'data2.xls' #餐饮数据
data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据，指定“日期”列为索引列

import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号

plt.figure() #建立图像
p = data.boxplot() #画箱线图，直接使用DataFrame的方法
x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'flies'即为异常值的标签
y = p['fliers'][0].get_ydata()
y.sort() #从小到大排序，该方法直接改变原对象

#用annotate添加注释
#其中有些相近的点，注解会出现重叠，难以看清，需要一些技巧来控制。
#以下参数都是经过调试的，需要具体问题具体调试。
for i in range(len(x)): 
 if i>0:
 plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.05 -0.8/(y[i]-y[i-1]),y[i]))
 else:
 plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.08,y[i]))

plt.show()

结果如下：

利用Python进行异常值分析实例代码

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。

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昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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